当今物流作为现代商业的生命线、国民经济的重要组成部分,受到了全球各国的重视。AGV（Automated Guided Vehicle,自动引导车）作为物流领域智能化、现代化的特征代表之一,对仓储物流业、智能制造业都具有重要的研究意义。在广泛应用的同时也对AGV系统的兼容性、开发的灵活性以及路径规划功能的高效性都提出了更高的要求。在以上背景下,本文提出一种适用于仓储物流体系的AGV设计方案:基于仓储环境设计仓储AGV模型、基于ROS（Robot Operating System,机器人开源系统）平台搭建仓储AGV系统,并对其路径规划功能进行研究、建模和优化,主要内容如下:首先基于具有较高兼容性、拓展性的A*算法,运用栅格地图法构建基本的路径规划算法模型,在此基础上,重新设计A*算法选择拐点时对节点代价的评判标准,并对路径搜索时的节点选定策略进行调整,以此应对传统A*算法路径规划过程中拐点较多、搜索效果非最佳的问题。使用MATLAB软件平台对所建模型进行多种形式、多种规模的仿真与实验,通过对比算法模型在优化前后得出的各项仿真实验数据,验证了改进后的方法可以有效提高路径搜索的效率和效果,所规划的行驶线路也更加合理。其次本文对仓储中心布局进行了优化、建模,并设计了相匹配的AGV模型。在明确系统总体架构后搭建了硬件结构框架以及应用软件框架。基于以上工作内容,使用ROS对仓储AGV的系统及各项功能进行模块化开发和验证。根据前期对软件以及硬件总体的设计思路,将系统拆分为多个关键的功能模块并对每个模块的相关参数和类型文件进行设计和配置。将各功能模块进行整合,以此开发出了基础的仓储AGV系统。最后,本文对所设计的基于ROS平台的仓储AGV系统及路径规划理论进行了基本功能的实现和测试。使用gazebo仿真软件、rviz可视化工具等进行辅助验证,在仿真环境中应用本文优化前后的A*算法,对比路径规划线路和AGV实际运行情况,验证了本文所设计的仓储AGV系统和路径搜索算法的可行性与合理性。